Оркестр без дирижёра играет сложную пьесу. Слушатель слышит общую музыку, но хочет понять, кто ведёт мелодию, а кто лишь подхватывает её в унисон. Примерно так же трудно разобраться в сложной системе, где множество процессов влияют друг на друга одновременно: будь то климат, мозг или финансы. Нужно понять, где прямая связь между двумя процессами, а где коллективный эффект.

До сих пор учёные либо игнорировали все остальные процессы и смотрели только на пару, либо учитывали их все сразу, но не различали, кто важен, а кто лишь шумит. Новый метод ищет не все подмножества, а только те, которые максимально ослабляют или максимально усиливают передачу информации между двумя интересующими нас процессами. Разница между этими крайними случаями и обычным парным значением показывает, сколько в потоке данных приходится на чистую пару, а сколько на коллективные эффекты.

На климатических данных, где анализировалось влияние температуры поверхности океана в тропической части Тихого океана (Эль-Ниньо) на разницу атмосферного давления между Таити и Дарвином (Южное колебание), метод показал: около 20% информационного потока обусловлено коллективными эффектами. Это значит, что даже в такой тесной паре, как Эль-Ниньо и Южное колебание, пятая часть информации передаётся не напрямую, а через другие климатические индексы, например температуру Атлантического океана. Теперь у нас есть способ разобрать партитуру оркестра и понять, какие инструменты ведут мелодию, какие лишь вторят ей, а какие создают гармонию, которая не существует ни в одной отдельной партии.